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第一篇基础1

第一章 经济计量方法概述及SAS软件应用基础5

1．1 经济计量学的研究内容5

1．1．1 研究内容5

1．1．2 经济计量学的特点与作用7

1．2 经济计量模型9

1．2．1 模型的种类9

1．2．2 经济计量模型中的变量12

1．2．3 参数15

1．2．4 随机扰动项或误差项16

1．2．5 方程式17

1．3 经济计量分析的数据特性、来源及变换18

1．3．1 时间序列数据18

1．3．3 混合数据19

1．3．2 横断面数据19

1．3．4 数据的来源及其问题20

1．3．5 数据的提炼22

1．4 经济计量学研究的方法步骤25

1．4．1 模型设定与参数估计25

1．4．2 模型检验与模型应用28

1．5 SAS软件的应用基础28

1．5．1 系统的进入、运行、文件管理与退出30

1．5．2 PGM窗的编辑命令31

1．5．3 SAS程序的结构33

1．5．4 SAS编程基础34

1．5．5 SAS数据集的建立37

小结40

习题42

2．1．1 需求函数的基本特性44

第二章 基本的经济模型44

2．1 需求函数、线性支出系统及货币需求44

2．1．2 需求弹性46

2．1．3 单一需求方程的函数形式48

2．1．4 线性支出系统及其扩展49

2．1．5 货币需求函数52

2．2 供给函数54

2．3 生产函数与技术进步56

2．3．1 生产函数的基本性质56

2．3．2 基本概念57

2．3．3 常见的生产函数的类型59

2．3．4 技术进步对产出的影响62

2．3．5 技术进步的偏倚65

2．4 成本函数66

2．5 消费函数与储蓄函数69

2．5．1 绝对收入假说70

2．5．2 相对收入假说71

2．5．3 持久收入假说72

2．5．4 生命周期假说73

2．5．5 流动资产假说74

2．6 投资函数74

2．6．1 投资行为分析原理74

2．6．2 投资模型78

2．7 宏观经济模型79

2．7．1 Keynes的国民收入决定模型81

2．7．2 总需求——总供给模型83

2．7．3 经济增长模型85

2．7．4 通货膨胀与失业模型：Phillips曲线91

小结95

习题97

第三章 古典回归分析方法105

3．1 相关模型与回归模型112

3．2 简单的线性模型114

3．2．1 相关分析115

3．2．2 回归分析118

3．2．3 预测及其误差122

3．3 多元线性模型126

3．3．1 模型假定与DW检验127

3．3．2 最小二乘估计及其性质130

3．3．3 一级检验131

3．3．4 线性等式约束下的最小二乘估计133

3．3．5 预测139

3．4．1 非线性模型的线性化估计141

3．4 非线性模型的最小二乘法141

3．4．2 SAS/STAT的NLIN过程的用法145

3．5 应用示例151

3．5．1 线性支出系统的估计151

3．5．2 生产函数的估计与技术进步的测定157

小结164

习题165

第二篇单方程模型173

第四章 变量滞后换型175

4．1 滞后及其在经济研究中的作用175

4．1．1 滞后的概念175

4．1．2 产生滞后的原因177

4．1．3 滞后在经济研究中的作用178

4．2 分布滞后模型的建立178

4．2．1 经验法180

4．2．2 Almon多项式滞后183

4．2．3 Pascal法189

4．2．4 Koyck法190

4．2．5 滞后长度的确定192

4．3 自回归模型的建立193

4．3．1 期望模型194

4．3．2 参数估计及Durbin h 检验197

4．3．3 SAS/ETS的AUTOREG过程203

4．4 变量滞后模型的应用207

4．4．1 时间滞后效应207

4．4．2 经济因果关系：Granger’s Causality210

小结213

习题215

第五章 虚拟变量模型218

5．1 虚拟变量的设置及作用219

5．2 关于虚拟变量回归的应用实例222

5．2．1 比较两个回归方程222

5．2．2 季节调整231

5．2．3 分段线性回归234

5．2．4 嵌格数据的分析：合并回归237

5．3 虚拟因变量模型244

5．3．1 线性概率模型245

5．3．2 Probit模型248

5．3．3 Logit模型252

5．4 Tobit模型255

小结258

习题259

第六章 时间序列模型263

6．1．1 时间序列的概率分布与数字特征264

6．1 基本工具264

6．1．2 滞后算子与差分运算265

6．1．3 线性差分方程267

6．2 平稳性与协整性267

6．2．1 平稳性及其检验272

6．2．2 协整性及其检验286

6．2．3 协整性与误差校正机制的关系289

6．3 Box－Jenkins方法291

6．3．1 Box－Jenkins建模方法292

6．3．2 SAS/ETS的ARIMA过程293

6．3．3 应用实例299

6．4 季节ARIMA模型、传递函数模型与干预模型302

6．4．1 季节ARIMA模型302

6．4．2 传递函数模型308

6．4．3 干预模型314

小结317

习题320

第三篇经济计量检验325

第七章 随机扰动项的经济计量检验328

7．1 非线性与非零均值328

7．1．1 非线性328

7．1．2 非零均值332

7．2 非正态性误差332

7．2．1 原因与后果333

7．2．2 探测334

7．2．3 补救措施339

7．3 异方差性341

7．3．1 原因与后果343

7．3．2 探测344

7．3．3 补救措施362

7．4 序列相关性365

7．4．1 原因与后果367

7．4．2 探测369

7．4．3 补救措施376

7．5 自回归条件异方差（ARCH）模型及其推广的GARCH模型384

小结388

习题390

第八章 模型设定的经济计量检验394

8．1 多重共线性394

8．1．1 原因与后果396

8．1．2 多重共线性的探测398

8．1．3 补救措施410

8．2 模型设定误差419

8．2．1 设定误差的后果421

8．2．2 设定误差的探测423

8．3 变量测量误差与异常值432

8．3．1 模型变量存在测量误差时的后果434

8．3．2 模型变量存在测量误差时的补救措施437

8．3．3 异常值与残差图439

8．4 随机回归变量440

8．4．1 原因与后果440

8．4．2 补救措施441

8．5 模型选择443

8．5．1 Leamer模型选择法444

8．5．2 Hendry模型选择法448

8．5．3 诊断性检验450

小结460

习题463

第四篇联立方程组模型471

第九章 联立方程组模型及其识别473

9．1 引言473

9．2 联立方程组模型的建立473

9．3 联立方程组模型的表述480

9．3．1 结构式模型480

9．3．2 简约式模型482

9．4 模型假定与联立性偏误487

9．4．1 模型假定487

9．4．2 联立性偏误488

9．5 联立方程模型的识别492

9．5．1 结构式方程的识别问题493

9．5．2 可识别性的基本条件495

9．5．3 可识别性的阶条件与秩条件496

9．5．4 不可识别的补救措施502

9．5．5 多重共线性与识别的关系504

9．5．6 非线性模型的识别505

9．6 联立性与外生性的检验508

9．6．1 联立性的检验509

9．6．2 外生性的检验510

小结511

习题512

第十章 联立方程模型的估计516

10．1 引言516

10．2 递归模型的参数估计522

10．2．1 递归模型523

10．2．2 似乎不相关（SUR）模型与Zellner估计方法526

10．3 单一方程方法530

10．3．1 间接最小二乘法（ILS）530

10．3．2 工具变量法534

10．3．3 二段最小二乘法540

10．3．4 有限信息最大傲然（LIML）法550

10．3．5 k一类估计量555

10．4 系统估计方法557

10．4．1 三段最小二乘（3sLS）法557

10．4．2 完全信息最大似然（FIML）法570

10．5 VAR模型573

小结575

习题577

第十一章 经济计量模型的应用582

11．1 引言582

11．2 经济结构分析584

11．2．1 比较静力学分析585

11．2．2 弹性分析590

11．2．3 乘数分析592

11．3 经济预测597

11．3．1 预测方法的种类598

11．3．2 经济计量预测法的步骤600

11．3．3 预测的精确度603

11．3．4 应用例子606

11．4 政策评价610

11．4．1 工具—目标法613

11．1．2 社会福利函数法615

11．4．3 模拟法619

小结622

习题623

附录627

A Durbin－Watson检验的临界值627

B （增广）Dickey－Fuller检验，统计量经验概率分布表638

参考文献639